ThatQuiz Test Kütüphanesi Bu Testi Şimdi Al
Yapay Zekanın Bilgisayar Bilimi - Test
Katkıları bulunanlar: Sydin
  • 1. Yapay Zeka Bilgisayar Bilimi (YZ), makinelerin insan bilişsel işlevlerini taklit etmesini sağlayan algoritmaların ve sistemlerin geliştirilmesine adanmış geniş ve karmaşık bir alanı kapsar. Özünde YZ, öğrenebilen, akıl yürütebilen ve uyum sağlayabilen sistemler yaratmak için matematik, istatistik, bilgisayar bilimi ve bilişsel psikoloji gibi çeşitli disiplinlerden yararlanır. Algoritmaların tahminler veya kararlar vermek için veriler üzerinde eğitildiği makine öğrenimi ve insan beyninin yapısı ve işlevinden esinlenen sinir ağları gibi temel kavramlar, modern YZ araştırmalarının temel taşları olarak hizmet vermektedir. Ayrıca, doğal dil işleme, bilgisayarların insan dilini anlamasına ve üretmesine olanak tanıyarak insanlar ve makineler arasındaki etkileşimleri kolaylaştırır. Bu alan aynı zamanda YZ'nin görevleri otonom olarak yerine getirmek için fiziksel sistemlere entegre edildiği robotik ve makinelerin görsel girdiye dayalı olarak yorumlamasını ve karar vermesini sağlayan bilgisayarla görmeyi de araştırmaktadır. Derin öğrenme, takviyeli öğrenme ve denetimli öğrenme gibi tekniklerden yararlanan araştırmacılar, mümkün olanın sınırlarını zorlamaya devam ederek otonom araçlardan sağlık teşhisine kadar çeşitli alanlarda ilerlemelere yol açmaktadır. YZ sistemleri giderek daha karmaşık hale geldikçe ve toplumun çeşitli yönlerine entegre edildikçe, adalet, hesap verebilirlik ve şeffaflıkla ilgili etik hususlar da dikkat çekmekte ve YZ teknolojisinin büyümesinin insanlığa bir bütün olarak fayda sağlamasını sağlamaktadır.

    Hangi öğrenme türü etiketli bir veri kümesi üzerinde bir modelin eğitilmesini içerir?
A) Denetimli öğrenme.
B) Yarı denetimli öğrenme.
C) Denetimsiz öğrenme.
D) Takviyeli öğrenme.
  • 2. Bir sinir ağı öncelikle ne için kullanılır?
A) Ağ güvenliği.
B) Veri depolama.
C) Kod yazmak.
D) Örüntü tanıma ve sınıflandırma.
  • 3. Makine öğrenimi bağlamında 'aşırı uyum' ne anlama geliyor?
A) İyi genelleme yapan bir model.
B) Parametreleri olmayan bir model.
C) Daha hızlı öğrenen bir model.
D) Çok karmaşık ve yeni veriler üzerinde düşük performans gösteren bir model.
  • 4. Sınıflandırma görevleri için yaygın olarak hangi algoritma kullanılır?
A) Destek Vektör Makineleri.
B) Gradyan inişi.
C) Genetik algoritmalar.
D) K-ortalamalar kümeleme.
  • 5. Pekiştirmeli öğrenmenin amacı nedir?
A) Verileri kategoriler halinde sınıflandırmak için.
B) Doğrusal denklemleri optimize etmek için.
C) Davranışları deneme yanılma yoluyla öğrenmek.
D) Girişleri doğrudan çıkışlara eşlemek için.
  • 6. 'Turing Testi' neyi ölçer?
A) Bir makinenin insana eşdeğer akıllı davranışlar sergileme yeteneği.
B) Bir sistemin güç tüketimi.
C) Bir bilgisayarın işlem hızı.
D) Bir bilgisayarın depolama kapasitesi.
  • 7. Derin öğrenmenin temel avantajı nedir?
A) Geleneksel yöntemlere göre daha az veri gerektirir.
B) Standart algoritmalara göre uygulaması daha kolaydır.
C) Verilerden özellikleri otomatik olarak öğrenme yeteneği.
D) Küçük veri kümeleriyle daha iyi çalışır.
  • 8. Aşağıdakilerden hangisi bir kümeleme algoritmasıdır?
A) Karar ağaçları.
B) K-means.
C) Doğrusal regresyon.
D) Rastgele ormanlar.
  • 9. Yapay zeka bağlamında 'veri madenciliği' nedir?
A) Büyük veri kümelerinden desen ve bilgi çıkarma.
B) Analiz için verilerin temizlenmesi.
C) Büyük miktarda verinin veritabanlarında depolanması.
D) Güvenlik için verilerin şifrelenmesi.
  • 10. Görüntü tanıma için en iyi sinir ağı türü hangisidir?
A) İleri beslemeli sinir ağları.
B) Radyal tabanlı fonksiyon ağları.
C) Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler).
D) Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler).
  • 11. Yapay sinir ağı nelerden ilham alır?
A) İstatistiksel modeller.
B) İnternet.
C) İnsan beyninin yapısı ve işlevleri.
D) Geometrik dönüşümler.
  • 12. Makine öğrenimini anlamak için hangi kavram kritik öneme sahiptir?
A) Bant Genişliği
B) Aşırı Uyum
C) Gecikme
D) Verim
  • 13. Sınıflandırma görevleri için genellikle hangi algoritma kullanılır?
A) Monte Carlo Simülasyonu
B) Gradyan İniş
C) Genetik Algoritmalar
D) Karar Ağaçları
  • 14. Denetimsiz öğrenmeye örnek olarak ne verilebilir?
A) Regresyon
B) Tahmin
C) Sınıflandırma
D) Kümeleme
  • 15. Genetik algoritmaların arkasındaki temel prensip nedir?
A) Evrim yoluyla en uygun olanın hayatta kalması.
B) Quicksort aracılığıyla sıralama.
C) Rastgele örnekleme yoluyla yineleme.
D) Fonksiyon yaklaşımı.
  • 16. Aşağıdakilerden hangisi bir pekiştirmeli öğrenme algoritmasıdır?
A) Doğrusal regresyon.
B) Q-öğrenme.
C) K-ortalamalar kümeleme.
D) Destek Vektör Makinesi.
  • 17. Aşağıdakilerden hangisi yapay zeka için popüler bir programlama dilidir?
A) C++.
B) Python.
C) HTML.
D) Montaj.
  • 18. Sınıflandırma modelleri için yaygın bir değerlendirme ölçütü nedir?
A) Entropi
B) Verim
C) Doğruluk
D) Varyans
  • 19. Destek vektör makinelerinin arkasındaki prensip nedir?
A) Tüm noktalar arasındaki mesafenin en aza indirilmesi.
B) Veri kümesinin hacmini en üst düzeye çıkarma.
C) Sınıflandırma için derin öğrenmeyi kullanma.
D) Veri noktalarını en iyi şekilde ayıran hiper düzlemi bulma.
  • 20. 'Transfer öğrenme' ne işe yarar?
A) Yazılım uygulamalarını platformlar arasında taşır.
B) Farklı kullanıcılar arasında veri aktarır.
C) Bir görevden elde edilen bilgiyi ilgili bir görevdeki performansı iyileştirmek için kullanır.
D) Modelleri bir veri kümesinden diğerine değişiklik yapmadan kaydırır.
  • 21. Yapay zeka alanındaki başlıca zorluk nedir?
A) Donanım sınırlamaları.
B) Veri ve algoritmalarda önyargı.
C) Tek tip kodlama standartları.
D) Çok fazla kamu ilgisi var.
  • 22. Doğrulama seti kullanmanın faydası nedir?
A) Test setlerini değiştirmek için.
B) Modelleri daha mutlu etmek için.
C) Eğitim veri boyutunu artırmak için.
D) Eğitim sırasında model performansını değerlendirmek için.
  • 23. Bunlardan hangisi yapay zekanın yaygın bir uygulamasıdır?
A) Doğal dil işleme.
B) Temel aritmetik hesaplamalar.
C) Elektronik tablolar.
D) Kelime işlem.
  • 24. Bunlardan hangisi bir derin öğrenme çerçevesidir?
A) Git
B) TensorFlow
C) MySQL
D) Pencereler
  • 25. Python'da makine öğrenimi için popüler bir kütüphane hangisidir?
A) Scikit-learn.
B) Matara.
C) Güzel Çorba.
D) Pygame.
  • 26. Denetimli öğrenmede yaygın olarak hangi algoritma kullanılır?
A) K-ortalamalar kümeleme.
B) Doğrusal regresyon.
C) Genetik algoritmalar.
D) Takviyeli öğrenme.
  • 27. 'Büyük Veri' ne anlama geliyor?
A) Uygulamalar tarafından toplanan özel kullanıcı verileri.
B) İlişkisel bir veritabanında depolanan veriler.
C) İşlemek için gelişmiş araçlar gerektiren büyük ve karmaşık veri kümeleri.
D) Analiz için çok küçük veriler.
Şununla oluşturuldu: That Quiz — matematik ve diğer alanlarda test oluşturma ve notlandırma sitesi.